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文献综述
随着城市出行中最后一公里问题和共享经济的提出，共享单车作为解决城市出行中最后一公里的有效工具，弥补了城市交通中公共汽车和地铁轻轨等公共交通方式的空缺。
但随着利益竞争的加深，共享单车被大量投放，引发了交通、城市管理等一系列问题。
共享单车的调度问题也难以解决，许多地区常出现无车可用或是车满为患的情况。
研究电子围栏的选址和分布特征可以有效缓解城市管理中出现的问题，可以在保证运营商的效益的同时，优化投资结构，更可以使人们的出行更加快捷高效。
在国内的研究中，关于共享单车站点的选址问题，即如何确定电子围栏的选址，使得其能提供最大范围的服务，相关研究大致分为选址模型研究和调度模型研究两类，且常和地理信息系统中的相关技术进行结合，最终得出最佳的选址方案。
李林凤等提出一种将停车适宜性分析与实际聚类数据相结合的虚拟停车点选址方法，得到共享单车闽江学院校本部的虚拟停车点优化选址方案[1]；顾江岩对共享单车的运行轨迹进行了时空分析，并运用了基于模拟退火算法求解的电子围栏最大覆盖问题选址模型，用地理信息系统将结果进行空间可视化[2]；罗海星综合考虑了客流、运营费用、未覆盖需求的惩罚最小化等提出了租赁点规划选址的方法[3]；周娟英运用调查问卷分析和层次分析法进行选址对比，得出了评价等级最高的自行车换乘站点选址方案[4]；罗栋从全域旅游的视角下，运用GIS作为可视化分析手段，建立了共享单车电子围栏站点的选址理论分析框架[5]；王霞对共享单车运行数据进行了分析并围绕共享单车规范化管理，引入缓冲区的概念得出了调度模型[6]；关宏志等对用户的参与意愿进行了分析，以运营方调度成本和用户奖励成本之和为优化目标，建立了考虑用户参与的共享单车调度模型，结果表明有了用户的参与可以节省调度的成本[7]；乔睿运用了模拟退火与遗传算法相结合的算法，以公共自行车系统的实例进行求解，结果表明考虑站点重要度的多调度中心模型可以显著提升公共自行车系统整体调度效率、降低运营成本[8]。
在关于南京市电子围栏选址与分布特征的研究中，华明壮等基于南京摩拜单车的出行数据，通过聚类分析的方法确定共享单车停放设施的虚拟站点数量和位置，并结合南京共享单车车辆调查结果进行扩样，探究停放设施的选址规划的方案，结果表明南京市共享单车的周转效率较低，出行受天气影响较大，南京建成区的站点数量为4000个较为合适，南京需要的所有停放车位规模约为98万个[9]；陈文栋以共享单车停放需求预测为基础，提出了宏观需求估计-中观选址研究-微观设施配置的技术方法，用以预测不同类型轨道交通站点的停车位需求，以及停放设施的数量估算、选址研究、布局模式等多方面进行研究[10]；史慧婷等以校园为研究区域分析了在不同校园功能区及其周边公共交通的影响下，骑行的不同空间特征，得出了相应的共享单车停车设施规划建议[11]。
在国外的相关研究中，Rybarczyk等利用基于地理信息系统的探索性空间数据分析方法，探索了自行车设施的空间格局。
该模型已应用于美国威斯康星州密尔沃基市，结果表明，将GIS和MCE分析相结合得到的选址可以更好地替代计划最佳自行车设施选址[12]；Juan Carlos Garca-Palomares等提出了一种基于GIS的方法来计算潜在的出行需求的空间分布，使用位置分配模型定位站点，确定站点容量并定义站点需求的特征[13]；Nikiforiadis等将用于自行车共享站的位置的最佳选择设置为多目标优化问题，结果表明，所选站点根据分配的权重略有不同，需求覆盖范围中较高的权重目标导致靠近自行车需求较高的城市滨水区的更多选定站点，而区域覆盖范围中较高的权重导致内城区的更多选定站点[14]；Mukhopadhyay等根据多目标优化的基本理论，提出了一种平衡的最大覆盖位置问题（BMCLP）来确定一个更好的设计，以实现最大覆盖和平衡的工作量，并运用到共享单车站点选址的问题中来[15]；Ines等考虑到了投资和预算问题，确定了自行车站点的最佳位置，停放数量等，该模型会平衡系统的年度收入和成本[16]；Zhuo等不仅提供了最大化用户需求的解决方案，而且给出了代表虚拟站特征的FFBSS的优化设计方案，通常将此优化问题表述为混合整数线性规划（MILP）模型，以最大程度地提高用户需求[17]。
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